
import pymysql
import pandas as pd


# 打开数据库连接
db = pymysql.connect(
    host="localhost",
    user="root",
    password="hui123456",
    db='dbtest'
)

# 使用cursor()方法创建一个游标对象cursor
cursor = db.cursor()

# SQL查询语句
sql = """
        select 
                order2, 
                product_bianma  
        from doudian_day 
        where month(day) = 9 
          and (order_zt="已签收" or order_zt="待发货" or order_zt="已完成" or order_zt="已发货" or order_zt="已支付")
          and order_sh != "退款成功"  
          and order_sh != "售后完成" 
          and order_sh != "退款完成"  
          and order_sh != "已全额退款" 
          and order_sh != "退货退款完成"
"""

# 执行SQL查询并获取结果
cursor.execute(sql)
result = cursor.fetchall()
dou = pd.DataFrame(list(result))
dou.columns = ['订单id', '商家编码']


# 佣金数据处理
y1 = pd.read_excel(
    r'G:\工作\2025年订单\9月\佣金1.xlsx',
    dtype={'订单id': str, '商品id': str, '作者账号': str, '抖音/火山号': str}
)
y2 = pd.read_excel(
    r'G:\工作\2025年订单\9月\佣金2.xlsx',
    dtype={'订单id': str, '商品id': str, '作者账号': str, '抖音/火山号': str}
)
y3 = pd.read_excel(
    r'G:\工作\2025年订单\9月\佣金3.xlsx',
    dtype={'订单id': str, '商品id': str, '作者账号': str, '抖音/火山号': str}
)
y4 = pd.read_excel(
    r'G:\工作\2025年订单\9月\佣金4.xlsx',
    dtype={'订单id': str, '商品id': str, '作者账号': str, '抖音/火山号': str}
)

y = pd.concat([y1, y2, y3, y4])
y['订单id'] = y['订单id'].str.strip()
y1 = y[y['订单状态'] != '订单退货退款']

# 团长数据处理
z1 = pd.read_excel(r'G:\工作\2025年订单\9月\招商1.xlsx', dtype={'订单id': str})
z2 = pd.read_excel(r'G:\工作\2025年订单\9月\招商2.xlsx', dtype={'订单id': str})
z3 = pd.read_excel(r'G:\工作\2025年订单\9月\招商3.xlsx', dtype={'订单id': str})
z4 = pd.read_excel(r'G:\工作\2025年订单\9月\招商4.xlsx', dtype={'订单id': str})

z = pd.concat([z1, z2, z3, z4])
z['订单id'] = z['订单id'].str.strip()
z_date = z.loc[:, ['订单id', '服务费率', '出单机构']]

# 数据合并
result_1 = pd.merge(y1, dou, on='订单id', how='left')  # 匹配商家编码
result_2 = pd.merge(result_1, z_date, on='订单id', how='left')  # 匹配招商团长

# 输出结果到Excel
result_2.to_excel(r'G:\工作\2025年订单\9月\绩效\9月招商提成明细.xlsx')
